Every公司的AI实验场与核心预测
丹·希珀（Dan Shipper）是Every公司的联合创始人兼CEO，这是一家拥有约30名员工的媒体和软件公司，已成为工作未来的活体实验室。Every公司的全员都是AI的早期采用者，从编辑到运营人员，每个人都使用AI完成大部分工作，这使Every公司拥有了洞察世界走向的独特视角。在一年前的节目中，丹曾预测人们低估了Claude Code在非技术工作中的应用，这一预测被证明极具前瞻性。如今，他带来了新的预测：SaaS的末日是荒谬的、命令行界面（CLI）已过时、前置部署工程师（Forward Deployed Engineer）是最有价值的新 hires，以及员工只需驾驭模型即可保住工作。
丹的核心预测包括：未来工作将在Codex或Claude Code内部发生；每家公司将在Slack中拥有一个超级代理（Super-agent），员工定期与之交互；SaaS并未死亡，相反，他看好SaaS股票，甚至建议“现在买入SaaS股票”；SaaS的经济模式将发生转变，用户将自带AI代币进入应用，从而改善SaaS的利润率；产品经理（PM）将在AI时代蓬勃发展；全栈设计师将成为超级英雄；AI导致的就业末日不会发生；自动化是一个谎言；我们将阅读更多AI生成的文章并喜欢它们；我们将为人类和代理共同使用的软件进行构建。
"I would buy SaaS stocks right now."
工作方式的变革与通用代理的崛起
丹指出，未来一年的工作方式将发生根本性变化，核心在于通用代理（General Agents）的普及。他预测，未来的工作将主要在Codex或Claude Code等环境中进行，这些工具将成为工作的新操作系统。Cursor等工具在其中扮演重要角色，但它们只是生态系统的一部分。丹强调，两个代理比一个好，这意味着工作流将涉及多个代理的协作，而非单一工具的使用。这种转变不仅仅是工具的升级，而是工作范式的重构，要求员工适应与AI代理协同工作的新模式。
丹认为，SaaS公司需要重新思考其构建方式，以适应这种新的工作流。传统的SaaS产品可能不再适用，因为用户将更倾向于通过自然语言交互而非复杂的菜单来完成任务。CLI（命令行界面）已经过时，因为自然语言界面更加直观和高效。丹指出，CLI已经结束了，未来的交互将更加人性化和智能化。这种变化要求SaaS公司不仅要提供功能，还要提供智能的代理接口，以便用户能够轻松地将AI整合到他们的工作流中。
"The future of work will happen inside Codex or Claude Code."
SaaS的经济转型与股票前景
尽管许多人预测SaaS即将崩溃，但丹持相反观点，他认为SaaS不仅不会死，反而会因为AI的整合而变得更加强大。他预测，SaaS的经济模式将发生显著变化：用户将自带AI代币进入应用。这意味着用户将支付费用以获得AI处理能力，而这些费用将直接改善SaaS公司的利润率。丹指出，这种模式实际上提高了SaaS的边际效益，因为AI处理的成本由用户承担，而SaaS公司则通过提供平台和服务获利。
丹明确表示，他看好SaaS股票，并建议投资者现在买入。他认为，市场过于悲观地看待SaaS的未来，而忽视了AI带来的新机遇。SaaS公司可以通过整合AI功能，提高用户粘性和付费意愿，从而在竞争中脱颖而出。丹强调，SaaS的经济模型正在进化，而不是消亡，那些能够成功整合AI的SaaS公司将成为新的赢家。
"Users will bring their own AI tokens into apps, which actually improves SaaS margins."
自动化的谎言与人类工作的价值
丹挑战了“自动化将减少人类工作”的传统观念，他认为自动化是一个谎言。相反，自动化往往会导致更多的工作和更复杂的人类参与。随着AI处理常规任务，人类将被释放出来从事更高价值、更复杂的工作，这实际上增加了工作的总量和深度。丹指出，AI不会取代人类，而是增强人类的能力，使人类能够处理以前无法处理的任务。
丹还强调了人类编写代码的价值。虽然AI可以生成代码，但人类在理解业务逻辑、架构设计和复杂问题解决方面仍然不可或缺。人类编写的代码具有上下文理解和业务洞察力，这是AI目前无法完全替代的。丹认为，未来的工作将是人类与AI协作的结果，人类负责战略和创意，AI负责执行和优化。这种协作模式将创造出比单纯自动化更高的价值。
"Automation is a lie."
数据科学家的困境与AI生成的内容
丹指出，数据科学家正陷入糟糕分析的泥潭。随着AI生成大量数据和分析报告，数据科学家需要花费更多时间来验证和筛选这些信息，这反而增加了他们的工作负担。丹认为，数据科学家需要适应这种新环境，学会利用AI提高效率，而不是被其淹没。
此外，丹预测我们将阅读更多AI生成的文章，并且我们会喜欢它们。他认为，AI生成的内容在质量和可读性上已经接近甚至超过人类写作，尤其是在标准化和效率方面。读者将逐渐接受并偏好AI生成的内容，因为它们更加快速、准确和个性化。丹指出，这并不意味着人类写作的终结，而是内容生产方式的多元化，人类将更多地关注创意和深度，而AI则负责大规模的内容生成。
"We will read way more AI-generated writing and we will like it."
产品经理与全栈设计师的胜利
丹认为，产品经理（PM）将在AI时代占据主导地位。随着AI处理越来越多的执行任务，PM需要更多地关注产品战略、用户需求和市场定位。PM将成为连接人类需求与AI能力的桥梁，确保产品能够真正解决用户问题。丹指出，PM的角色将更加重要，因为他们需要定义AI代理的行为和边界，确保AI工具能够无缝融入用户工作流。
同时，全栈设计师将成为另一大赢家。随着AI生成代码和内容的普及，设计师需要掌握更广泛的技术技能，包括前端开发、交互设计和用户体验优化。全栈设计师能够独立构建和迭代产品原型，从而加速产品开发和验证过程。丹强调，全栈设计师将成为超级英雄，因为他们能够跨越传统角色界限，提供端到端的解决方案。
"PMs will thrive in the AI era."
就业末日不会发生与如何驾驭模型
丹坚决反对AI就业末日的说法。他认为，AI不会导致大规模失业，而是会创造新的工作机会和角色。随着AI技术的普及，社会对AI管理、训练、监控和整合的需求将大幅增加。丹指出，那些能够驾驭模型的人将保持相关性，而那些拒绝适应的人将被淘汰。他建议员工专注于学习如何与AI协作，掌握提示工程、代理工作流设计等技能。
丹还提到，前置部署工程师将成为最不可或缺的角色。这些工程师能够将AI技术直接部署到客户环境中，解决实际问题，提供定制化服务。丹认为，这种角色需要深厚的技术背景和强大的沟通能力，是连接技术与业务的关键纽带。他建议技术人员向这一方向发展，以在未来的就业市场中保持竞争力。
"The only thing you need to do to stay employed is ride the models."
最终预测与建议
丹在节目的最后进行了快速回顾，重申了他的核心观点：AI将改变工作方式，但不会取代人类；SaaS将继续繁荣，但模式将发生变化；产品经理和全栈设计师将成为主要受益者；自动化不会减少工作，而是增加工作的复杂性。他建议读者和从业者积极拥抱AI，学习新工具，适应新角色，并在AI时代中找到自己的位置。丹强调，未来属于那些能够与AI协作并从中创造价值的人。
"The AI job apocalypse is not happening."